package com.zero.kafka.utils;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;

import java.util.Properties;

public class InitKafkaConfig {

    public static Properties initProducerConfig(){

        Properties properties = new Properties();
        //发出消息持久化机制参数
        //（1）acks=0:表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。
        //（2）acks=1:至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一条消息。这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader又挂掉，则消息会丢失。
        //（3）acks=-1或all:需要等待 min.insync.replicas(默认为1，推荐配置大于等于2) 这个参数配置的副本个数都成功写入日志，这种策略会保证只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。
        properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"-1");
        //设置发送消息的本地缓冲区，如果设置了该缓冲区，消息会先发送到本地缓冲区，可以提高消息发送性能，默认值是33554432，即32MB
        properties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,33554432);
        //发送失败会重试，默认重试间隔100ms，重试能保证消息发送的可靠性，但是也可能造成消息重复发送，比如网络抖动，所以需要在接收者那边做好消息接收的幂等性处理
        properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,3);
        //重试间隔设置
        properties.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);

        //kafka本地线程会从缓冲区取数据，批量发送到broker，设置批量发送消息的大小，默认值是16384，即16kb，就是说一个batch满了16kb就发送出
        properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);

        //默认值是0，意思就是消息必须立即被发送，但这样会影响性能一般设置10毫秒左右，就是说这个消息发送完后会进入本地的一个batch，如果10毫秒内，这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出去,如果10毫秒内，batch没满，那么也必须把消息发送出去，不能让消息的发送延迟时间太长
        properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 10);

        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.0.50:9092,192.168.0.50:9093,192.168.0.50:9094");
        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        //把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        //自定义分区规则
        //properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.zero.kafka.partition.MyPartition");

        return properties;
    }

    public static Properties initCustomerConfig(){

        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.0.50:9092,192.168.0.50:9093,192.168.0.50:9094");
        //消费分组名
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"MyKafkaConsumer");
        //是否自动提交offset，默认就是true
        //1、如果是false,将不能提交offset，customer每次都能消费到旧消息
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"false");
        // 自动提交offset的间隔时间
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,"1000");

        //当消费主题的是一个新的消费组，或者指定offset的消费方式，offset不存在，那么应该如何消费 ?
        //latest(默认):只消费自己启动之后发送到主题的消息
        //earliest:第一次从头开始消费，以后按照消费offset记录继续消费，这个需要区别于consumer.seekToBeginning(每次都从头开始消费)
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");

        //consumer给broker发送心跳的间隔时间，broker接收到心跳如果此时有rebalance发生会通过心跳响应将rebalance方案下发给consumer，这个时间可以稍微短一点
        properties.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);

        //服务端broker多久感知不到一个consumer心跳就认为他故障了，会将其踢出消费组，对应的Partition也会被重新分配给其他consumer，默认是10秒
        properties.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 10 * 1000);

        //一次poll最大拉取消息的条数，如果消费者处理速度很快，可以设置大点，如果处理速度一般，可以设置小点
        properties.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500);

        //如果两次poll操作间隔超过了这个时间，broker就会认为这个consumer处理能力太弱，会将其踢出消费组，将分区分配给别的consumer消费
        properties.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 30 * 1000);

        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        return properties;
    }
}
